Рост монет Трампа: мем-монеты на основе Соланы, за которыми стоит следить, получат прирост в 50%

cryptonews.ru2024-10-21 tarihinde yayınlandı2025-01-21 tarihinde güncellendi

  • Успех монеты Трампа оказался важным поворотным моментом для криптовалют в этом сезоне.
  • Ликвидность течет в мем-монеты на основе Соланы, такие как WIF и BONK.
  • BONK демонстрирует потенциал роста на 50%, предлагая возможности краткосрочной прибыли.

Недавно выпущенная монета-мем Дональда Трампа быстро обогнала Dogecoin, достигнув полностью разводненной оценки (FDV) в 60 миллиардов долларов. Запуск намекает на поворотный момент в криптовалюте, который приведет к усилению политики поддержки криптовалют в США и большему вниманию к отрасли. Этот сдвиг также может иметь долгосрочные выгоды для альткойнов, особенно монеты-мемы на основе Solana могут возродиться по мере того, как ликвидность возвращается в экосистему Solana.

Этот текущий цикл отличается от традиционных криптовалютных тенденций, где Биткойн часто приводит к Эфириуму и более крупным альткойнам. Вместо этого происходит сдвиг ликвидности непосредственно из токенов, связанных с Трампом, в Solana и, возможно, в другие альткойны на основе Solana.

В прошлом мем-монеты на основе Соланы испытывали колебания, при этом многие фиксировали потери, поскольку ликвидность смещалась в сторону новых токенов. Теперь, после запуска мем-монеты Трампа, некоторые мем-монеты Соланы, такие как WIF и BONK, снова оказались в центре внимания.

Могут ли WIF и BONK прийти в норму?

По словам аналитика Майлза Дойчера, WIF выделяется благодаря своему надежному соотношению риск/доходность. С явными уровнями аннулирования в районе $1,30 это рассматривается как возможность, особенно если цена вернется к предыдущим максимумам. Доходность в 60% может быть возможна, если рынок увидит отскок в ближайшие недели, особенно после того, как тренд токенов Solana-Trump начнет замедляться.

BONK’s также демонстрирует восходящую тенденцию. В настоящее время цена BONK составляет $0,000032, а сопротивление находится в районе $0,000050. Если BONK пробьет это сопротивление, он может достичь цели $0,000075, что предполагает 50% рост в краткосрочной перспективе или даже более чем 2-кратный рост от текущих уровней.

Мем-монеты на Солане

Аналитик также считает, что фундаментальная сила монет-мемов на Солане, особенно тех, у которых есть четкие варианты использования, может привести к возрождению интереса, как только первоначальная волна ажиотажа начнет остывать.

Хотя некоторые сейчас фиксируют прибыль, долгосрочные последствия этого про-криптовалютного импульса могут стимулировать больше инноваций и возможностей на крипторынке США. Запуск Trump Coin, возможно, открыл двери для большего количества проектов и предприятий, которые будут участвовать в криптовалюте, намекая на новую эру в отрасли.

İlgili Okumalar

What's It Like Working with Two "Madmen": Peter Thiel and Elon Musk? Palantir Co-founder Shares His Experience

Joe Lonsdale, co-founder of Palantir and a member of the "PayPal Mafia," shared his experiences working alongside Elon Musk and Peter Thiel. He described both as highly opinionated, ambitious, and intolerant of broken systems, demanding immediate fixes and rapid execution. Thiel is characterized as a strategic philosopher, while Musk is a hands-on engineer deeply involved in technical details. Musk is noted as one of the hardest workers Lonsdale has ever seen, a trait common in PayPal's early, passionate culture that later spawned numerous billion-dollar companies. Lonsdale recounted Palantir's origin story. While working at Thiel's hedge fund, he and Thiel discussed how Silicon Valley's technology far outpaced the government's, especially after 9/11. They saw an opportunity to build a platform to help stop terrorist attacks while protecting civil liberties. Their initial venture capital pitches were met with rejection and ridicule. However, Thiel viewed this as motivation. Critical funding eventually came from the CIA's venture arm and Thiel himself. Reflecting on Palantir's impact, Lonsdale believes their work helped neutralize thousands of terrorists and ensured government oversight, though he acknowledges the potential dangers if such powerful technology is misused. His key takeaway echoes Thiel's early advice: being rejected and laughed at can fuel the determination to prove the doubters wrong.

marsbit28 dk önce

What's It Like Working with Two "Madmen": Peter Thiel and Elon Musk? Palantir Co-founder Shares His Experience

marsbit28 dk önce

15 Reasoning Models Flip Collectively: Unpacking the Latent Risks Hidden in the Chain of Thought Behind Their Outputs

"15 Reasoning Models Collectively Fail: Revealing Hidden Risks in Chain-of-Thought Outputs" A systematic study led by researchers from Harvard, USC, Brown, and MIT warns that evaluating only the final output of large reasoning models (LRMs) is insufficient for safety. The research highlights that the intermediate reasoning chains (CoT) these models expose can contain dangerous content—like bomb-making instructions or poisoning recipes—even when the final answer appears safe. The core methodology involves separately assessing the reasoning chain and the final answer against 20 safety principles, each scored 1-5 for risk. This identifies three key failure modes: 'Unsafe' (both stages unsafe), 'Leak' (unsafe reasoning but safe answer), and 'Escape' (safe reasoning but unsafe answer). The team evaluated 15 reasoning models on a combined in-distribution dataset of 41K prompts from seven public harmful/jailbreak datasets. A universal finding across all 15 models was that reasoning chains are consistently riskier than final answers. Risk is concentrated in categories like misinformation, illegal activity, bias, and physical/psychological harm, with illegal compliance showing the starkest divergence. Case studies reveal instances where harmful operational details are 'leaked' in reasoning or a seemingly harmless chain 'escapes' into a dangerous final answer. To mitigate this, the researchers propose 'Adaptive Multi-Principle Steering,' a white-box, test-time intervention method. It identifies unsafe principles being activated during reasoning and gently steers the model's internal representations towards safer directions. Validated on open-source models, this approach reduced unsafe outputs by up to 40.8% while preserving 97.7% of benchmark performance. The work underscores the critical need to monitor and secure the entire reasoning process, not just the final output.

marsbit33 dk önce

15 Reasoning Models Flip Collectively: Unpacking the Latent Risks Hidden in the Chain of Thought Behind Their Outputs

marsbit33 dk önce

İşlemler

Spot
活动图片